مفهوم مدل رگرسیون خطی را با استفاده از زبان ساده توضیح دهید.
بازگشت خطی راهی است برای پیدا کردن رابطه بین یک متغیر مستقل (X) و یک متغیر وابسته (Y). تصور کنید که شما در تلاش برای پیش بینی زمان لازم برای تهیه پیتزا بر اساس اندازه آن هستید. اندازه پیتزا X خواهد بود و زمان لازم برای تهیه آن Y است. در بازگشت خطی، ما سعی می کنیم بهترین خط مناسب را پیدا کنیم که نشان دهنده رابطه بین X و Y است. این بدان معنی است که ما در تلاش برای پیدا کردن خطی هستیم که به همه نقاط داده نزدیک تر شود. بنابراین در مثال پیتزا، ما داده های مربوط به اندازه های مختلف پیتزا و زمان لازم برای تهیه آنها را جمع آوری می کنیم. و سپس از بازگشت خطی برای پیدا کردن بهترین خط استفاده می کنیم که نشان می دهد چگونه اندازه پیتزا بر زمان لازم برای تهیه آن تأثیر می گذارد. هنگامی که این خط را داریم، می توانیم از آن برای پیش بینی زمان لازم برای تهیه پیتزا از هر اندازه
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: مفهوم مدل رگرسیون خطی را با استفاده از زبان ساده توضیح دهید.
### Input: .
### Response: بازگشت خطی راهی است برای پیدا کردن رابطه بین یک متغیر مستقل (X) و یک متغیر وابسته (Y). تصور کنید که شما در تلاش برای پیش بینی زمان لازم برای تهیه پیتزا بر اساس اندازه آن هستید. اندازه پیتزا X خواهد بود و زمان لازم برای تهیه آن Y است. در بازگشت خطی، ما سعی می کنیم بهترین خط مناسب را پیدا کنیم که نشان دهنده رابطه بین X و Y است. این بدان معنی است که ما در تلاش برای پیدا کردن خطی هستیم که به همه نقاط داده نزدیک تر شود. بنابراین در مثال پیتزا، ما داده های مربوط به اندازه های مختلف پیتزا و زمان لازم برای تهیه آنها را جمع آوری می کنیم. و سپس از بازگشت خطی برای پیدا کردن بهترین خط استفاده می کنیم که نشان می دهد چگونه اندازه پیتزا بر زمان لازم برای تهیه آن تأثیر می گذارد. هنگامی که این خط را داریم، می توانیم از آن برای پیش بینی زمان لازم برای تهیه پیتزا از هر اندازه
مفهوم مدل رگرسیون خطی را با استفاده از زبان ساده توضیح دهید. .
user
بازگشت خطی راهی است برای پیدا کردن رابطه بین یک متغیر مستقل (X) و یک متغیر وابسته (Y). تصور کنید که شما در تلاش برای پیش بینی زمان لازم برای تهیه پیتزا بر اساس اندازه آن هستید. اندازه پیتزا X خواهد بود و زمان لازم برای تهیه آن Y است. در بازگشت خطی، ما سعی می کنیم بهترین خط مناسب را پیدا کنیم که نشان دهنده رابطه بین X و Y است. این بدان معنی است که ما در تلاش برای پیدا کردن خطی هستیم که به همه نقاط داده نزدیک تر شود. بنابراین در مثال پیتزا، ما داده های مربوط به اندازه های مختلف پیتزا و زمان لازم برای تهیه آنها را جمع آوری می کنیم. و سپس از بازگشت خطی برای پیدا کردن بهترین خط استفاده می کنیم که نشان می دهد چگونه اندازه پیتزا بر زمان لازم برای تهیه آن تأثیر می گذارد. هنگامی که این خط را داریم، می توانیم از آن برای پیش بینی زمان لازم برای تهیه پیتزا از هر اندازه
assistant